全球首次人类零接管横贯美国：特斯拉FSD V14.2达成里程碑式突破
编辑丨Aeneas KingHZ
图源丨X@David Moss
2026年1月1日，特斯拉车主David Moss驾驶搭载FSD V14.2的Model 3，完成全球首个经第三方数据验证、全程无人工接管的横贯美国自驾旅程。
此次行程从洛杉矶出发，抵达南卡罗来纳州默特尔海滩，跨越24个州、总里程达2732.4英里（约4397公里），耗时2天20小时，全程0次接管。
物理世界“自动驾驶奇点”降临
该成就被业界视为特斯拉正式通过公路场景下的“图灵测试”，标志端到端神经网络在真实复杂交通环境中的全面落地。
前特斯拉AI总监Andrej Karpathy评价称：“这是端到端神经网络的胜利，是‘软件2.0’在物理世界的完全接管，不再需要人类写下的规则。”
特斯拉官方账号公开肯定此次壮举；马斯克转发推文并简评：“酷！”。
一位车主感慨：“我们已步入自动驾驶穿越美洲大陆的时代。”
马斯克十年前许下的“Coast-to-Coast”承诺，于2026年元旦正式兑现。
FSD V14.2关键能力解析
- 总里程：2732.4英里（约4397公里）
- 耗时：2天20小时
- 软件版本：FSD v14.2
- 人工接管：0次
自FSD V12起，特斯拉全面转向端到端神经网络架构，使AI直接从海量行车视频中学习驾驶行为，摆脱传统C++代码与显式规则逻辑。
本次旅程中，车辆全程自动完成变道、汇入高速、避让摩托车、暴雨稳定控制、夜间行驶及自动化充电等操作，未发生任何险情。
区别于早期依赖独立导航模块的方案，V14.2将路径规划与导航能力深度整合进神经网络，实现“像本地人一样理解路况”的实时决策能力。
技术路线之争：纯视觉+端到端为何胜出？
相比行业主流的多传感器融合+模块化方案，特斯拉坚持纯视觉+端到端架构，其优势在于：
- 从数据中系统化学习人类驾驶价值观，而非人工定义规则；
- 感知、预测与规划在统一网络中联合优化，消除接口模糊性；
- 具备更强扩展性，可应对长尾现实场景；
- 计算延迟确定、硬件同构，利于规模化部署。
该架构不仅支撑FSD进化，还衍生出可模拟真实路况的“世界模拟器”，同步赋能Optimus机器人研发。
回望八年承诺：从跳票到兑现
2016年10月，马斯克宣布“2017年底前实现洛杉矶至纽约全程自动驾驶”，此后多次延期。技术路线反复调整（雷达+视觉→纯视觉、规则逻辑→端到端）曾使项目陷入瓶颈，Waymo等竞品在L4商业化领域一度领先。
V12版本成为分水岭。放弃传统编码范式后，FSD开始真正具备类人直觉式决策能力，为V14.2实现全美零接管奠定基础。
意义与边界：L2仍是法律定位，但能力已逼近L4
尽管当前FSD官方仍属SAE L2级（需驾驶员监督），但本次实践证实：仅凭摄像头与车载算力，无需激光雷达与高精地图，AI即可应对都市、高速、雨夜、复杂路口等全场景挑战。
需明确的是，“一次成功”不等于系统绝对可靠——统计学上仍需更大规模路测验证长周期安全性。但该里程碑有力驳斥了“纯视觉无法支撑长途全自动驾驶”的质疑。
普通用户或许还需等待Hardware 5.0硬件普及及数个FSD迭代版本，方能真正“在车里睡大觉”。但此刻，David Moss的Model 3已用实打实的轮胎印证明：那个曾被视作科幻的未来，正驶上现实沥青路面。
